O potencial do uso da técnica de Moiré aplicada ao solo mostrou-se amplo e promissor, ao analisar as etapas propostas pelo experimento, tendo sido o objetivo central do trabalho realizar uma avaliação quantitativa referente à correlação entre as técnicas, principalmente na etapa de campo. Comparando-se as técnicas tradicionais, a técnica de Moiré mostrou-se ágil na coleta e na manipulação de dados, favorecendo o traçado do perfil do solo em três dimensões.
A etapa laboratorial foi de grande valia para a etapa de campo, em face dos ajustes de equipamentos, da readaptação, da logística, do controle e do monitoramento do sistema.
Vale ressaltar que as técnicas tradicionais também mostraram boa capacidade de realizar o objetivo proposto, mas, comparadas à técnica óptica, apresentaram limitações, por serem destrutivas, invasivas, exigir contato manual com a superfície proposta, dentre outros.
Os mapas e os gráficos das superfícies mostraram o comportamento físico do solo ao ser submetido por um trator agrícola, evidenciando também os possíveis pontos de maior suporte de carga pelo solo.
Avaliou-se que uma grande vantagem da técnica de Moiré, comparada às outras técnicas, é a obtenção da deformação da superfície, enquanto o rugosímetro e o gesso possibilitaram apenas a medição do perfil.
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ANEXOS
Anexo 1- Resultados dos experimentos – Etapa de campo
A – Comparativo entre as técnicas – Parcela 01
Na Figura 1A está representada a correlação entre as três técnicas na primeira parcela.
Figura 1A Correlação entre as técnicas na primeira parcela em que as siglas “g” e “r” representam os valores retornados pelas técnicas do gesso e do rugosímetro de varetas, e R2, a correlação de Pearson
Fonte: Do autor (2016).
Percebe-se que, na posição de 50 cm, a correlação apresentou o maior valor, de 0,7378 e, nas posições de 20 cm e 35 cm, valores de 0,197 e 0,3808, apontando, assim, instabilidade nas diferentes posições ao longo da parcela.
B – Comparativo entre as técnicas – Parcela 02
Na Figura 1B apresenta-se a correlação entre as três técnicas na segunda parcela.
Figura 1B Correlação entre as técnicas na segunda parcela, em que as siglas “g” e “r” representam os valores retornados pelas técnicas do gesso e do rugosímetro de varetas, e R2, a correlação de Pearson
Fonte: Do autor (2016).
Observa-se que, na posição de 50 cm, a correlação apresentou o menor valor, de 0,4473 e, nas posições de 20 cm e 35 cm, valores de 0,5082 e 0,5771, apontando, assim, novamente, instabilidade nas diferentes posições ao longo da parcela.
C– Comparativo entre as técnicas – Parcela 04
Na Figura 1C apresenta-se a correlação entre as três técnicas na quarta parcela.
Figura 1C Correlação entre as técnicas na quarta parcela, em que as siglas “g” e “r” representam os valores retornados pelas técnicas do gesso e do rugosímetro de varetas, e R2, a correlação de Pearson
Fonte: Do autor (2016).
Avaliou-se que, na posição de 50 cm, a correlação apresentou o maior valor, de 0,8199 e, nas posições de 20 cm e 35 cm, valores de 0,5319 e 0,6163, apontando, assim, novamente, instabilidade nas diferentes posições ao longo da parcela. Os resultados para essa parcela foram satisfatórios.
D – Comparativo entre as técnicas – Parcela 04
Na Figura 1D apresenta-se a correlação entre as três técnicas na quinta parcela.
Figura 1D Correlação entre as técnicas na quinta parcela, em que as siglas “g” e “r” representam os valores retornados pelas técnicas do gesso e do rugosímetro de varetas, e R2, a correlação de Pearson
Fonte: Do autor (2016).
Analisou-se que, na posição de 50 cm, a correlação apresentou o menor valor, de 0,3263 e, nas posições de 20 cm e 35 cm, valores de 0,5911 e 0,5887, apontando, assim, novamente, instabilidade nas diferentes posições ao longo da parcela. Os resultados para essa parcela não foram satisfatórios.
Anexo II– Calibração da semiesfera de isopor
Procedimentos:
a. deve-se retirar informações das dimensões, em pixels, do gráfico gerado no ImageJ;
b. por meio de uma simples regra de três, encontrou-se a nova dimensão da imagem agora ajustada em (mm);
c. a imagem será redimensionada com as medidas ajustadas;
d. introduz-se no Matlab a imagem, de forma a corrigir a posição no eixo x, com o seguinte comando:
a=imread('C:\Users\diego\Desktop\Novapasta\o22.tif'); >> b = (46/255)*a;
>> b=double(b); >>mesh(b)
Agora, tem-se a imagem, gerada em milímetros, em 3D.
Dimensões da calota:
Diâmetro= 125 mm = 280 pixels Espessura= 39 mm = 255 pixels
Anexo III - Algoritmo com a utilização do phase shift
stacksize(4e7); chdir('C:\Moiré');
//****************Ler imagens das grades********************
Grade1 = gray_imread('ImagemFase0.tif'); Grade2 = gray_imread('ImagemFase8.tif'); Grade3 = gray_imread('ImagemFase16.tif'); Grade4 = gray_imread('ImagemFase24.tif'); //******************* Face1 ********************************
Objeto11 = gray_imread('ImagemSoloDeformado.tif'); // imagem com grades
//Subtrair imagem do objeto das imagens das grades s1 = abs(Objeto11-Grade1);
s2 = abs(Objeto11-Grade2); s3 = abs(Objeto11-Grade3); s4 = abs(Objeto11-Grade4);
//Remover grades : Filtro Gaussiano Moire1 = gsm2d(s1,42);
Moire2 = gsm2d(s2,42); Moire3 = gsm2d(s3,42); Moire4 = gsm2d(s4,42);
//Criar uma imagem para cada filtro gaussiano imwrite(Moire1,'Moire1.jpg');
imwrite(Moire2,'Moire2.jpg'); imwrite(Moire3,'Moire3.jpg'); imwrite(Moire4,'Moire4.jpg'); //Gerar 3D de uma face
a = imphase('bucket4a',0,Moire1,Moire2,Moire3,Moire4); Empacotada = normal(a); //Phase shifting
Topo = unwrapl(Empacotada);
Topo_normal = 255*normal(Topo); //tava normalizada mas multiplicou por 255 tons de cinza
//Topo_normal = Topo;
Topo_normal = gsm2d(Topo_normal,20); //Suavização Gaussiana - remover ruídos
filtro = mkfilter('circular-mean',15); //Remove ruídos //Topo_normal = imconv(Topo_normal, filtro);
//Topo_normal = Corte1.*Topo_normal; //X=57.2*Topo_normal(1,:); //Y=39.796*Topo_normal(2,:); //Z=77.428*Topo_normal(3,:); imwrite(normal(Topo_normal),'objeto_recuperado.bmp'); //Invertendo a imagem Topo_normal=Topo_normal - (min(Topo_normal)); Topo_normal= (Topo_normal / max(Topo_normal))*255; //savematfile ('Z.txt', '-ascii', 'Topo_normal(:,:)');
xset("window",2);
xbasc();xselect();plot3d1(1:3:size(Topo_normal,'r'),1:3:size(Topo_normal,'c'),To po_normal(1:3:$,1:3:$));
Anexo IV – Algoritmo para ajuste das constantes (K) no software Octave data=load('rep4.txt'); d20=data(:,1); m20=data(:,2); r20=data(:,3); g20=data(:,4); d35=data(:,5); m35=data(:,6); r35=data(:,7); g35=data(:,8); d50=data(:,9); m50=data(:,10); r50=data(:,11); g50=data(:,12); %% 20 - 35-50 M=[[m20;m35;m50],[ones(size(m20));ones(size(m35));ones(size(m50))]]; G=[g20;g35;g50]; R=[r20;r35;r50]; %% 35-50 % M=[[m35;m50],[ones(size(m35));ones(size(m50))]]; % G=[g35;g50];
% R=[r35;r50]; K=inv(M'*M)*M'*(G+R)/2 str=sprintf('Moire: [%f %f]',K(1),K(2)); figure(1); plot(d20,r20,'-s',d20,g20,'-s',d20,m20*K(1)+K(2),'-o'); legend('Rugosimetro','Gesso',str) print('rep4col20.png','-dpng') figure(2); plot(d35,r35,'-s',d35,g35,'-s',d35,m35*K(1)+K(2),'-o'); legend('Rugosimetro','Gesso',str) print('rep4col35.png','-dpng') figure(3); plot(d50,r50,'-s',d50,g50,'-s',d50,m50*K(1)+K(2),'-o'); legend('Rugosimetro','Gesso',str) print('rep4col50.png','-dpng')
Anexo V – Artigos
B - Artigo Submetido